純電動汽車城市循環工況構建方法研究

葉毅銘，張大禹，衛龍龍，魏洪貴

摘 要：文章提出了一種準確有效的方法來構建電動汽車城市行駛工況，以西安市為研究對象構建了西安市電動汽車城市循環工況。該方法主要包括四個部分：制定測試路線，數據采集，數據處理和構建工況。首先根據西安市道路的整體拓撲結構和交通流量調查結果，制定出測試路線，采集測試車輛在測試路線上的行駛數據。針對傳統片段劃分、降維及聚類處理數據方法中過程復雜且聚類精度不高的問題，提出用速度-加速度網格直接對原始數據劃分，并針對傳統馬爾科夫方法構建工況其分類條件單一及小概率事件丟失的問題，提出一種利用蒙特卡洛模擬進行優化的方法。最終完成西安市乘用車行駛工況的構建，與其它方法構建的工況相比，使用本文方法建立的工況精度較高。

關鍵詞：速度加速度網格;馬爾科夫方法;蒙特卡洛模擬法;循環工況

中圖分類號：U491.1 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1671-7988（2019）23-08-05

Research on Urban Driving Cycle Construction Method of Electric Vehicles

Ye Yiming， Zhang Dayu， Wei Longlong， Wei Honggui

（ Chang'an University， Shaanxi Xi'an 710064 ）

Abstract： In this paper， an accurate and effective method is proposed to construct the driving cycle of electric vehicles in urban area. Taking Xi'an as the research object， the driving cycle of electric vehicles in Xi'an are constructed. The method mainly consists of four parts： developing test routes， data collection， data processing and driving cycle construction. Firstly， according to the overall road topology and traffic flow survey results of Xi'an， the test route is developed. Then， collecting the driving data. Aiming at the problem of complex process and low clustering accuracy in traditional fragment partitioning， dimension reduction and clustering data processing methods， the velocity-acceleration grid is proposed to divide the original data directly. Moreover， in view of the single classification condition and the loss of small probability events in the traditional Markov method， the Monte Carlo simulation optimization method is proposed. Finally， the construction of the driving cycle of passenger cars in Xi'an is completed. Compared with the driving cycles built by other methods， the driving cycle established by using the proposed method is relatively accurate.

Keywords： V-A grid; Markov; Monte Carlo; Driving cycle

CLC NO.： U491.1 ?Document Code： A ?Article ID： 1671-7988（2019）23-08-05

前言

當前面臨的空氣污染及化石能源消耗等環境問題，電動汽車作為解決方案之一，取得了較大的進步。有部分學者使用國際通過循環工況去研究電動汽車的能量消耗預測及能量管理優化策略[1]。但是當前使用的國際通用的循環工況基于內燃機車構建，由于電動汽車與內燃機車在功率特性，扭矩特性及剎車特性上存在較大差異，運用基于內燃機車構建的循環工況對電動汽車的續駛里程及SOC估計所得到的研究結果與真實情況存在較大差異。所以，有必要針對電動汽車構建循環工況。

循環工況是基于時間的車速序列，代表著在測試地區該類型車輛的行駛速度變化規律。另外，循環工況對于了解該地區的交通狀況也有著十分重要的參考價值。不同城市或地區，其駕駛模式是在不斷變化[2]。所以在一個具體城市或地區建立的可用工況往往不適用于其他城市或地區，因此，研發和制定符合具體城市或地區實際交通狀況的車循環工況，是目前主要的研究方向[3]。

萬霞等人選取深圳市代表性測試路線，采用平均車流法，對測試車輛車載GPS連續數據采集，在以短行程分析法進行工況構建，將數據劃分為短行程，計算特征參數并進行主成分分析及聚類分析，最終合成工況[4]。

姜平等人利用短行程分析法但對數據利用小波分析進行重構后在進行處理，保證了數據的平穩性，剔除數據雜點[5]。其構建的工況相比普通短行程法有更高精度。

Li選擇使用馬爾可夫隨機過程方法構建行駛工況[6]。此方法將車輛在實際道路上的行駛情況認作馬爾科夫隨機過程，以最大似然估計法將行駛的時間-速度關系分為片段，以獲得馬爾科夫轉移概率矩陣，并按轉移矩陣概率進行工況合成。

構建循環工況一般由以下過程：車輛行駛特性數據采集、數據處理、工況合成和工況驗證。其中數據處理與合成工況是構建車輛行駛工況的最為關鍵的部分。數據處理精度不同決定了工況合成過程能否有可靠的數據支撐，而采用不同的合成方法決定了該工況能否反映了該地區的交通特點和行駛特征。國內外許多專家學者開發出了很多數據處理方法和工況合成方法。本文針對傳統數據處理方法精度不高的問題以及馬爾科夫方法構建工況其分類條件單一及小概率事件丟失的問題，提出一種利用速度加速度網格對車輛行駛數據劃分和利用蒙特卡洛模擬法對工況構建進行優化的方法，完成西安市乘用車行駛工況的構建。與其它方法構建的工況相比，使用本文方法建立的工況精度較高;與各類標準工況相比，使用本文方法建立的工況更符合西安市的實際情況。

1 實驗設計

1.1 循環工況試驗路線

首先要確定所設計的試驗路線中各級道路所占的比例，需要與西安市各等級道路分配比例相吻合，利用ArcGIS軟件對西安市的整體道路網絡做矢量化處理，統計出西安市交通網絡中各等級道路各自的長度及所占的比例和不同等級道路的最高車速，得到西安市各級道路總長度為2562km，不同等級道路長度及所占比值統計結果如表1所示。

表1 ?西安市不同等級道路長度及比例

隨后要結合西安市各等級道路上的車流量信息進行綜合考慮，為得到西安市各等級道路的交通流量情況，本文對西安市各等級道路進行了交通流量檢測，交通流量受到道路類型，時間段，經濟差異，商業化程度和人口密度等因素的影響?？紤]到西安市道路網絡分布，東南西北四個方向上人口密度，經濟狀況差異，中央商務區的位置，工作日與非工作日的差異，在西安市范圍內設立了14個交通流量監測點，包括2條快速路，5條主干道，4條次干道和3條支路，監測時間范圍上午7點到晚上21點，總共進行為期28天的交通流量監測。最后將每天監測所得的交通流量各個小時取平均數作為每個整點時刻的交通流量數據。各個監測點分布圖如圖1所示，交通流量統計結果如表2所示。

圖1 ?交通流量觀察點分布圖

根據得到的14個觀察點共28天的監控數據，對數據進行分析處理，獲得一周內各種等級道路交通總流量平均值如表2所示。

表2 ?各等級道路交通總量平均值

統計得到交通流量監測結果后，本文將西安市循環工況構建實驗過程作為一個大樣本抽樣實驗過程，通過計算，為了體現出西安市整體交通特性的必要樣本容量為38.4km。

隨后進行了市民出行道路選擇意愿調查。結合西安市各等級道路占比、各等級道路交通流量、汽車保有量及市民出行道路選擇意愿等因素進行試驗道路規劃的設計。計算出的試驗樣本中各等級道路所占比例及對應的長度如表3所示：

表3 ?試驗樣本中各等級道路比例和長度

最終根據西安市得路網結構，交通流量數據，不同等級道路得長度及所占的比例，設計了包括4類道路和不同城市區域的一條閉環試驗路線，具體如圖2所示。

圖2 ?試驗路線圖

1.2 循環工況試驗數據采集

本文針對的目標是純電動汽車的循環工況構建方法，選擇的試驗對象必須是純電動汽車。同時要滿足所構建的循環工況具有明顯的代表性，能夠較好的體現西安市的交通特性。經過綜合考慮，選擇西安純電動汽車保有量較大的比亞迪E6作為本次試驗車輛，采集的數據包括行駛時間，車輛速度，車輛加速度，行駛里程，海拔高度，車輛經緯度。

為了采集到全面的車輛行駛數據，試驗時間應覆蓋各種交通狀況，本文選擇在早晚高峰階段及中午低谷階段經行數據采集試驗，保證采集的數據能夠全面反映西安市的交通特性。

2 數據處理

2.1 降噪處理

采集的原始數據存在噪聲和突變等異常數據，為了消除異常數據，首先采用中值濾波算法對原始數據進行降噪和平滑處理，如式1。

（1）

選取500秒的數據作為示例，處理前后對比如圖3所示。

圖3 ?處理前后對比

2.2 網格劃分

數據進行初步處理后，用速度加速度網格對原數據進行狀態劃分。在運用馬爾可夫方法構建循環工況的過程中，將車輛行駛過程認為一個馬爾可夫鏈，將車輛的行駛過程按時間順序分為不同的狀態。根據馬爾可夫鏈的性質，車輛在下一時刻的運行狀態只與當前時刻的車輛運行狀態相關，通過對車輛行駛狀態進行劃分，統計出車輛不同行駛狀態之間互相轉換的關系，得到車輛行駛狀態的馬爾可夫狀態轉移概率矩陣。有學者引入主成分分析法對原數據降維與聚類分析的方法對車輛行駛狀態做劃分，在此過程中，丟失部分信息在循環工況的全面性上稍顯不足，而且聚類算法的分類結果在精確度上仍有欠缺。本文利用速度加速度網格直接將連續的的車輛行駛過程劃分為不同的行駛狀態，每個網格即代表一種行駛狀態，每個行駛狀態的特征參數為落在當前網格中的所有數據點的平均值。

由于本文構建循環工況的方法是基于馬爾可夫，網格密度對最終結果有較大影響。若網格密度較小，則網格數量不足以將車輛行駛數據劃分出足夠數量的狀態，最后構建的循環工況在代表性上稍顯欠缺。若網格密度過大，網格數量過多，馬爾可夫狀態概率轉移矩陣階數過高，計算量過大給工況構建帶來困難。經過充分的比較和驗證網格速度間隔設0.5km/h，加速度間隔設為0.15m/s2，所有的數據總共被劃分為4908個狀態，劃分結果如圖4所示。

3 工況合成

3.1 馬爾科夫狀態轉移概率矩陣獲取

圖4 ?速度加速度網格

車輛行駛狀態劃分之后，進行循環工況合成，根據狀態劃分結果，所有狀態的特征值和在速度加速度網格上的位置都能得到，統計出當前狀態與下一個狀態之間的轉移關系，然后得出馬爾可夫狀態轉移概率矩陣。

進而通過式（2）得到k個狀態之間的轉移概率。式中Nij代表當前狀態為i，下一狀態為j的頻數，pij代表當前狀態為i，下一狀態為j的概率。

（2）

式（2）計算出各個狀態之間的轉移概率后構建出馬爾可夫狀態概率矩陣，如式（3）所示。

（3）

3.2 工況合成

本文采用馬爾可夫方法合成工況，并用蒙特卡洛模擬法進行優化。常規馬爾可夫方法應用于循環工況構建時在選取下一狀態與當前狀態連接一般采用最大似然估計法，此方法回照成小概率事件丟失的情況，降低所構建的循環工況不能夠全面的體現出西安市的交通特性。本文用蒙特卡洛方法，根據隨機數的取值，選擇下一個行駛狀態，不會出現個別行駛狀態概率小而不被應用于工況構建中，提高了所構建工況的代表性。

假設當前狀態為i，下一狀態為j，則其狀態轉移概率矩陣如表4所示：

表4 ?轉移矩陣中第i行的概率

由狀態轉移矩陣的性質可知其每一行的概率之和為1，即式（4），其中Pij為當前狀態為i下一狀態為j的概率。

（4）

而利用MATLAB產生的[0，1]之間符合均勻分布的隨機數x，若此隨機數符合：

（5）

則下一狀態就為q，在q所屬的狀態類別中找到起始速度與上一行駛狀態結尾速度接近的行駛狀態進行合成，若其速度差值在合理范圍內，該行駛狀態就可確定為下一行駛狀態。合成完畢后將q賦值于i，重復之前的步驟進行合成，直至達到理想的工況長度。

3.3 工況篩選

運用蒙特卡洛法對馬爾可夫方法構建循環工況優化后一次合成的工況不能完全代表最終工況。通過此方法構建出大量候選工況，最后通過候選工況與采集的實驗數據進行對比。為了評估構建的循環工況的代表性與全面性，本文引入特征值的相對誤差和平均相對誤差對候選工況經行篩選，最后相對誤差和平均相對誤差最小的候選工況即為本文理想的循環工況。篩選出的循環工況如圖5所示，其特征值與實驗數據特征值對比表5所示。

（6）

（7）

表5 ?特征值對比

圖5 ?西安市純電動汽車城市循環工況

4 總結

本文通過設計行駛工況實驗方案，采用速度加速度網格法對車輛行駛數據進行劃分，引入蒙特卡洛模擬法對馬爾可夫法構建工況的過程進行優化。提高了數據的全面性和精確性，同時解決了傳統馬爾可夫構建法分類條件單一及小概率事件丟失的問題。最后通過對比該工況與原始數據及其他傳統方法合成工況的差異，證明了該方法構建的工況具有更小的誤差率。

參考文獻

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